营销补贴策略建模在线视频

那么在接下来呢

再给大家去讲一个

就是我们在营销补贴上面

我们到底是怎么做的

营销补贴上面的一个策略

讲到这个我们先这个先看一下

就是对一个用户来说

他的这个支付价格等于什么

他的支付价格等于这个

就是对于酒店来说的这种底价

加上佣金

再减掉我平台的这个优惠

再减掉商家的优惠

得到最终的一个价格

那么对于平台和商家来说

如果我们是加大

这个补贴力度的话

实际上我们是在降低

整个用户的支付价格

那么降低价格的时候

那么根据整个的这个供需关系嘛

对吧

那么根据价格和销量的关系

那么一般降低价格之后

我的销量一定会上升 对吧

但是我减少了这种补贴

价格上升之后 我销量会下降

但是我们其实在某些场景下面

我们看到其实有些的酒店

你即使加大了补贴

这个用户的这个支付价格下降

但是产量增长是有限的

那么你总的算下来

其实整体的收入是在下降的

那么反过来呢在有些情况下

其实我的这个对于价格敏感的用户

如果我加大补贴的话

价格下降 但是间夜增长

会非常的迅速 整体是上升的

所以这里面会存在一个什么问题

就是我们所引入的一个叫做

就是这个价格弹性的问题

价格弹性这个其实是

这个经济学里面的一个定义了

它的意思是什么

就是我们看这个需求

随着价格变动的这样一种

这种变化

那么价格弹性的这个定义是

我需求量的这个变化的百分比

去除上我的这个价格变化的

这个百分比

这得到的是我的这个价格弹性

那么大家可以想象一下

就是如果说我的这个价格弹性

是大于1的

那也就是说当我的价格变动

比较少的情况下

我的这个销量就能改变很多

那这个就说明我的价格弹性

是比较高的

那么如果我的这个

这个价格弹性小于1

就是我价格变了很多

但是我的销量其实变化很少

那这个价格弹性就相对比较低

那么大家可以看一下

这个右边这张图

这张图的价格弹性相对来说

应该是相对比较低的

为什么

因为你看我们的价格变动了40%

然后我的这个产量销量

其实只变动了10%

所以这是一条相对比较低的

这个价格弹性曲线

好 那我们不同的这个商品

其实它的价格弹性是不太一样的

什么是高价格弹性的这种商品

这边举一些例子

像这种具有比较强的

这种替代性的这种商品

他们往往是这种高弹性的这种商品

比如说像这个外卖 像打车这种

那为什么

因为可能第一是对于价格比较敏感

第二是这个用户

其实有其他的一些选择

比如你今天这个

有非常大的这种折扣

那可能我就会选择打车

那如果你这个不便宜

那可能我就不打车了

那我改骑自行车了 对吧

就是这个我有很多的一些替代

那如果你今天便宜

我可能就点外卖

不便宜我可能就这个

自己做饭吃了

这个是有非常强的替代性的

但是有一些这个商品

它的这种价格弹性相对比较低的

什么

比如说很多一些这种生活必需品

比如说像这种汽油像粮食

这样一些东西 这种的这个

就是它的价格虽然会变化

但是其实不太会对它的这种产量

有太大的影响

同时这里面还会注意一点就是说

当这个决策时间越充裕的时候

那么用户越容易

找到替代品的时候

那么这个需求的价格弹性

就会越来越大

我觉得这是这个基本的一个概念

所以那基于这个概念的话

大家可以想一下

就是对于我们刚才说的

这个酒店这样一种商品来说

大家认为这个商品

是一个高弹性还是一个低弹性

其实是这样子就是说

对于酒店这个商品来说

其实在不同的场景下

或者它对于不同的这个POI来说

它的这个弹性实际上是不一样的

就是大家可以想象一下

对于刚才我举的这个例子

就是天津的那个例子来说

它的这个价格弹性

实际上是非常低的对吧

就是大家基本上已经

这个只要有房我就

你甭管是700块钱还是800块钱

还是1000块钱 有房我就买

所以这个时候就是大家其实

对价格已经非常不敏感了

但是对于平时的时候

大家还是会去有充足的时间

去选择的时候

这时候的价格弹性

就相对会比较高

我们看到右边这张图

就是我们在做很多活动的时候

我们也充分考虑了

价格弹性这件事情

比如说在用户

提前一两天定的时候

我可能会给一个九五折

但是这个用户

提前五天以上的时候

可能我会给一个八五折

那这个其实就体现了

我在不同的时间

我会给出这样

相应的一些这种优惠

然后这个价格弹性

在我们整个这个行业里面

怎么用呢

这个其实我们会认为说

我们把这个价格弹性

变成我们整个一个

基于场景的一个场景弹性

这里面我 这个解释一下

所谓的场景

我们说一个场景是指

一个用户在一个地点

他在一个时间通过一定的行为

去定了某一个城市某一个酒店

我们认为这个其实就是一个场景

所以这里面其实有这样几个因素

首先第一个是这个地域的因素

就是大家可以看一下想象一下说

这个旅游城市跟非旅游城市相比

可能谁的这个价格弹性会比较大

可能是非旅游城市 对吧

因为非旅游城市我相对来说

供需没有那么紧张对吧

我可能选择会相对比较多

那么对于酒店的品类来说

高星跟低星哪个的价格弹性

相对比较大

可能是低星的相对会比较大

为什么

因为低星的用户相对来说

会追求这个性价比

那么这个定高星的酒店用户来说

很多是这个我们讲这个有钱任性嘛

其实也不差那点钱

然后第三个是这个时间

就是节假日跟非节假日

肯定这个是非节假日的

这个价格弹性相对比较大

那像刚才说的那个

五一的时候天津那个

基本上价格弹性

已经非常非常小了

然后预定行为

提前定和当天定

当天入住的这种

哪个的价格弹性相对比较大

那其实是提前定的这个

弹性相对比较大一些对吧

这个还好理解

所以那基于这几点的话

我们就会把这个地域 酒店

这个时间和预定行为这几个

我们会综合成为一个场景的弹性

然后我们一个大的原则是什么

就是在高弹性的场景下面

这时候其实我们这个

加大我们的补贴

实际上是能够带来更多的销量的

这时候我整个的这种费用效率

相对会比较高

那么在这种

低弹性的这种场景下面

那这时候我是要通过

减少我的这种补贴

来去能够去节约我的成本的

对吧

这个我会把这个钱省下来

用在它最该用的地方

所以这是我们一个大的一个原则

那这个原则了解之后

接下来要干的什么事儿

那我就是要去得到这条

这个价格弹性的这样一些这种

这样一条价格曲线

或者得到这样一种特征怎么来做

这个更多其实是互联网行业里面

更通用的一些

就是通过AB侧的方式

来去得到这样一个结果

比如说我做一个

这个基础的这个补贴

这个是按照我的这个对照组

然后我实验组做一组高补贴

通过这样一种对比

我最后看到的转化率的一个增幅

来找到说我在这种情况下

我的这种价格弹性

然后右边这个是

就是我们在实际做的时候

我们看到说其实我们整个

实际的这个场景价格弹性

它是一个相对复杂的

一个这种函数

它这里面包括了很多的这种

场景的特征

这里面就包括了说

有些是时时的

比如说用户的这个

访问的这个次数啊

POI的次数等等

有的是这个地域的

就是他所在的城市

有些是这个酒店自己的一些特征

有些是这个时间的特征

还有是这个用户

本身的一些特征等等

那么通过这个

最终我们能够得出一个

这个场景价格弹性的一个模型

那具体这个接下来怎么用

那前面第一步

就是我们要去做

这个场景弹性的这个预测

这就是前一步

我们通过AB侧的方式来去做

但是这里面一方面我是要去这个

我人工要去定义相应的一些

这种场景

比如找出时间 目的地

价值带等等

然后具体的模型我会用

比如说现在其实也是相对主流的

一些xgboost

然后包括随机森林等等

这样的模型去训练

那么这个通过这个训练之后

其实能够得到相应的这种

场景弹性的这样一种函数

得到以后的话我再去人工

就是再去考虑说

我怎么去定我整个的策略

也就是我真正在进行这个

这个补贴的时候

这个钱我到底应该怎么花

那这时候一种是说

我去参考历史上

我的这种以往的策略的效果

那另一方面我们也会去

用一些这种决策树的方式

来帮我们去细分

比如说可能某一类用户

在某一个场景下面

其实它的这个整个的这个

这个策略的效果会非常的好

所以这个我们会通过这个模型

去进行这个

找出这样一些这种场景

那么最后是通过

这个AB侧的这种方式

来去进行相应的这个验证

那么大概是这么一个流程

我们可以举一个具体的例子吧

这个实际上是我们在做的一个

这种例子

就是首先在第一步

我们会去选择这个场景

这里面我们会去从酒店

人群预定和这个地域时间

这几个维度去找

那比如说对于酒店来说

我会去定义出

酒店的一个补贴因子

所以酒店的补贴因子是什么

就是说其实很多的酒店

他在这个上面

如果我们去投入一定的这种补贴

和这种价格的这种调整的话

它的这种效果会相对比较好

所以这是会找出这一类

那么第二就是对于人群

人群来说我们主要是

这个考虑新客跟老客

因为对于这个新客来说

因为平台是愿意为新客

付出更多的这种拉新成本的

那对于老客来讲呢

其实更多的靠老客的留存

那么时间跟地域弹性呢

这个就主要是

基于用户预定的行为

以及时间和这个地域的一些特征

我们会得到这样一些结果

得到这些之后

最终实际上我们定出

我们的补贴策略是什么

就是第一是我们补不补

就是针对某一个POI

针对某一类用户

我到底是否需要给出相应的这种补贴

这个是第一个

第二就是补多少的问题

那么这两个基本上就形成了我一个

这个整体的一个补贴的策略

那么有了这个之后

那么定出这样一个策略

然后我把这个策略输出

放到我整个我的线上

去进行这个小流量的这种实验

通过这个实验一段时间之后

我们看到这个右上角

我们有一个会去做一个验证

也就是我们看到

最终我们的这种转化率的

这种增量

通过这个T检验的方式

来去看这个转化率的增量本身

是不是足够的显著

那么最终像这个的话

我们看到说整个这种检验值

对吧

它是这个小于0.05的

那么它其实是这个0.001

那么我们就认为这个

其实是一个非常显著的一个结果

所以我们认为说呢

这个策略本身是一个有效的

所以那这个就是

我们就定义好这样一个

那么再接下来

其实就是一个持续不断的

一个这种优化的这样一种过程

所以这个例子其实就是

我们讲的一个这种价格弹性

在酒店补贴中的一个

应用的一个案例

好 那这个今天呢

简单跟大家去分享了

这样的三部分吧

这个最后呢

我觉得再做一个总结吧

第一是在这个需求端

刚才讲了其实我们很重要的一点

是我们要有一个用户的画像

那么在这个画像里面

因为以往大家可能更多用的是

基于这个交易结果的

一些这种画像

那这里面我们其实是想讲说

我们也会有基于过程行为

进行一些应用

去为我们的平台为我们的商家

去进行这种优化

那第二块就是在这个供给端

供给端我们在做这个预测

那这个预测我们更多的

其实是从我们业务的场景去出发

那对整个我的预测模型

对进行这个改进和优化

那么第三个是这个供需匹配

也就是我去定义的一个

场景弹性的这样一个概念

并且基于场景弹性

去进行我相应的这种

营销的这种补贴

那这个是总结一下

今天想讲的内容

然后最后放这样一张图

这个想讲的是什么意思呢

就是说实际上

我们做很多事情的时候

我们首先要明确

我的目标到底是什么

就是我用这张图来举例来说

其实这个月亮

其实就是我的一个最终的目标

所以我要非常时刻清晰知道说

我的目标是什么

我的目标可能是

满足我的用户的需求

是以我的客户为中心

那么这个事情我要时刻能够记住

那么大家具体做这个事情中

其实我们有很多的

这种产品的创新

或者是技术的一些创新

那么这些其实都是为了

我去达到这个目的的

但有时候往往我们可能会这个

过于去追求说

技术上的一些这种创新

或者说产品上的一些迭代

却往往忘了说

这个我们真正满足的

这种用户的需求

所以我们想讲的是说

其实在我们

在做的所有的事情的时候

你要时刻保持清醒的头脑

我最终的目标是为了

去服务我的用户

所以这里面我觉得有几点

这个感悟吧

就是第一是我们所要做的事情

实际上是以客户为中心

而不是以我们的产品

和我们的技术为中心

那第二点就是我们认为

这个技术是非常伟大的

能够帮助我们去解决

这个客户需求的一种手段

但是对于我们来讲

我们要时刻的去认知到

我们的方向是什么

那么所以就是对于技术的一个

合理的应用

它其实能够帮助我们去缩短

达到一个目标的路径的

所以在这里面就是

也是回到我今天想跟大家

去分享的这个主题

就是在我们真正的业务中

其实我们往往是从一个

商业的需求

或商业的思维角度去出发

来去考虑这个业务到底是什么

然后在这个过程中我们看

用什么样的一种技术的手段

来帮助我们去解决这些问题

所以希望今天的这个分享

能够给在座的各位有所帮助

好 那谢谢大家